Adherence to an Injury Prevention Warm-Up Program in Children’s Soccer—A Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the impact of high adherence to a neuromuscular training (NMT) warm-up on the risk of lower extremity (LE) injuries in children’s soccer. Twenty U11–U14 youth clubs (n = 92 teams, 1409 players) were randomized into intervention (n = 44 teams) and control (n = 48 teams) groups. The intervention group was advised to perform an NMT warm-up 2 to 3 times a week for 20 weeks. Team adherence, injuries, and exposure were registered throughout the follow-up. Primary outcomes were the incidence of soccer-related acute LE injuries and the prevalence of overuse LE injuries. Intervention teams conducted mean 1.7 (SD 1.0) NMT warm-ups weekly through follow-up. The seasonal trend for adherence declined significantly by −1.9% (95% CI −0.8% to −3.1%) a week. There was no difference in the incidence of acute injuries nor the prevalence of overuse LE injuries in high team adherence group (n = 17 teams) compared to controls. However, the risk for acute noncontact LE injuries was 31% lower in the high team adherence group compared to controls (IRR 0.69, 95% CI 0.49 to 0.97). In an efficacy analysis (n = 7 teams), there was a significant reduction of 47% in the rate of noncontact LE injuries (IRR 0.53, 95% CI 0.29 to 0.97). In conclusion, teams conducted NMT warm-up sessions regularly, but with a declining trend. A greater protective effect was seen in teams with the highest adherence to the NMT warm-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».